Модель підтримки прийняття рішень діагностування стану здоров’я людини
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Структура та обсяг магістерської дисертації
Магістерська дисертація складається зі вступу, 5 розділів, висновку, переліку посилань з 32 найменування і містить 44 рисунки. Повний обсяг магістерської дисертації складає 84 сторінок, з яких перелік посилань займає 3 сторінки.
Актуальність теми магістерської дисертації "Модель підтримки прийняття рішень діагностування стану здоров'я людини під час гіпоксичних тренувань" обумовлена зростанням інтересу до гіпоксичних тренувань у сучасному спортивному та медичному середовищі. Застосування гіпоксії для тренувань може впливати на фізіологічний стан людини, але вимагає системного та індивідуалізованого підходу. Розробка моделі підтримки прийняття рішень для діагностики стану здоров'я в умовах гіпоксії має велике значення для оптимізації тренувань, покращення результатів та забезпечення безпеки учасників. Така модель може слугувати інструментом для ефективного моніторингу та індивідуалізації процесу гіпоксичних тренувань, сприяючи розвитку науки та практичному застосуванню в галузі спорту та медицини.
Мета роботи полягає у розробці та аналізі моделі підтримки прийняття рішень для діагностування стану здоров’я людини під час проведення гіпоксичних тренувань.
Для досягнення поставленої задачі були сформульовані наступні завдання дослідження:
● Аналіз моделей підтримки прийняття рішень
● Дослідження існуючих систем, що використовують моделі підтримки прийняття рішень для діагностики.
● Розробка системи підтримки прийняття рішень для діагностування стану здоров'я людини
● Створення веб-додатку для підтримки прийняття рішень у галузі діагностики стану здоров'я людини під час гіпоксичних тренувань.
● Розробка та впровадження бази даних з використанням PostgreSQL для зберігання та обробки клінічних даних лікарів, пацієнтів та сеансів.
● Реалізація бази знань, що охоплює інформацію для ефективної діагностики та лікування, включаючи протипоказання, критерії припинення процедури, оцінку діагностики та оцінку курсу ІНГТ.
Об'єктом дослідження є методи прийняття рішень під час проведення діагностики організму.
Предметом дослідження є експертна система з продукційною моделлю представлення знань для визначення стану організму людини під час проведення гіпоксичних тренувань.
Методи дослідження. У ході дослідження використовувалися методи представлення знань, зокрема, застосування продукційних правил для формалізації та структуризації експертних знань. Ці продукційні правила визначали ключові зв'язки та алгоритми, що використовуються в моделі підтримки прийняття рішень для діагностування стану здоров'я людини під час гіпоксичних тренувань. Використання цих методів дозволяє ефективно організувати та використовувати експертні знання для підтримки прийняття обґрунтованих рішень у медичній діагностиці.
Практичне значення отриманих результатів
Користь для лікарів полягає в можливості ефективно використовувати розроблену систему для швидкого та точного діагнозу стану пацієнтів, які залучаються до гіпоксичних тренувань. Система дозволить лікарям моніторити параметри здоров'я у реальному часі, отримувати рекомендації та підтримку у процесі прийняття важливих рішень щодо лікування та тренувань.
Для експертів в галузі діагностики система відкриває можливість використання передових технологій для підтримки своєї роботи. Аналіз та обробка клінічних даних з використанням моделі сприятиме вдосконаленню методів діагностики в умовах гіпоксії, дозволяючи експертам здійснювати більш точні та індивідуалізовані рекомендації для пацієнтів.
Опис
Ключові слова
гіпоксія, діагностування, модель підтримки прийняття рішень, продукційні правила, експертна система, база знань, hypoxia, diagnosis, decision support model, production rules, expert system, knowledge bas
Бібліографічний опис
Кадук, Ю. О. Модель підтримки прийняття рішень діагностування стану здоров’я людини : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Кадук Юлія Олександрівна. – Київ, 2023. – 84 с.